Le métier de Data Scientist ou Data Analyst est une des nouvelles professions propulsées par l’essor des technologies de l’information. Il revient à collecter, stocker, analyser et traiter des flux importants de données et à restituer le résultat de manière claire, afin de permettre à l’entreprise de prendre des décisions stratégiques ou opérationnelles. Voici trois conseils pertinents pour mener à bien un projet Data de façon totalement autonome.
Recevoir une formation de Data Scientist pour devenir autonome
La qualité de votre formation impactera considérablement votre aptitude à gérer un projet Data de façon entièrement autonome. Plusieurs formations vous permettent aujourd’hui de vous former pour devenir Data Scientist. Certaines sont à temps plein, d’autres à temps partiel. Cependant, une formation de qualité, qu’elle soit initiale, dans le cadre d’une reconversion ou continue, doit être complète. Elle doit être en mesure de fournir à l’apprenant toutes les clés et ressources pour devenir un chef de projet compétent, capable en parallèle de monter en compétences sans aide extérieure.
Pour devenir autonome dans un projet Data, un cursus complet tel que la formation de Jedha permet aux apprenants de s’outiller pour apporter de la valeur dans les entreprises dans lesquelles ils auront à travailler. Elle leur offre la possibilité de monter leur propre start-up dans l’IA ou de gérer des projets professionnels en lien avec l’IA. On parle d’une formation complète de plus de 420 heures, sans doute la formation francophone la plus complète en projet Data. Elle permet de travailler sur plus d’une dizaine de projets pendant toute la formation pour avoir tout ce qu’il faut pour être immédiatement productif.
Fixer des objectifs clairs pour votre projet Data
Votre projet Data a plus de chances d’aboutir lorsque les objectifs initiaux sont clairement définis. Des idées et objectifs clairement énoncés permettront de suivre sa progression et d’évaluer son travail objectivement à chaque étape. C’est une étape de réflexion fondamentale qui permettra de connaître véritablement son ROI.
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Il est question ici de répondre en profondeur aux problématiques du projet formalisées sous forme de questions précises. On sait déjà que l’analyse des données aura pour conséquence de trouver des solutions qui mèneront à une meilleure compétitivité et une meilleure rentabilité de l’entreprise. Il s’agit donc d’objectifs qui répondront à vos questions business.
Identifier les données et rendre leur accès possible
La prochaine étape consiste à identifier les données qui permettront de répondre aux questions business posées à la suite des problématiques identifiées. Ces données sont la plupart du temps chiffrées, disponibles, mais éparpillées sur plusieurs outils de communication. La démarche consiste donc à les identifier et les qualifier, les localiser dans les divers outils puis à les réunir dans un nombre de fichiers limité. Ici, l’objectif est de constituer un jeu de données exploitables et accessibles.
Ces bases constituées, il est facile d’analyser avec les outils de son choix les données qui nécessitent toute son attention. En partant ainsi d’une méthode élaborée à partir des questions business, on peut procéder à ses analyses tout en vérifiant à chaque étape la pertinence de ses réponses. Ceci est particulièrement important, car les résultats doivent répondre aux questions business posées. Ce n’est que lorsque les résultats auront permis de répondre aux objectifs qu’on pourra évaluer la rentabilité des investissements du projet.